| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2022-02-22 13:15
画像のフレネル変換とGANを利用したMR圧縮センシング再構成
○阿部真弥・山登一輝・伊藤聡志（宇都宮大） |
| 抄録 |
（和） |
MR撮像の高速化を目的として圧縮センシングのMR応用が進められ，一部は実用化されている．近年，大幅な再構成時間の短縮と再構成画像の品質改善が図れる深層学習を利用した再構成法の研究が活発に行われている．本研究では，敵対的生成ネットワーク(GAN)を利用する再構成法において入力をフレネル変換した信号とする方式を検討した．フレネル変換された信号は，画像を回折した様相となるので信号と画像の二面の性質をもつ．シミュレーションによる検討の結果，従来法を上回る性能が得られたので報告する． |
| （英） |
In recent years, there has been several researches on reconstruction methods using deep learning, which can significantly reduce the reconstruction time and improve the quality of reconstructed images. In this study, we investigated a reconstruction method using a generative adversarial network (GAN), where the input signal is a Fresnel Transformed signal. Since Fresnel Transformed signal is a kind of diffracted image, therefore it has the dual characteristics of a signal and an image. Simulation studies showed that the reconstruction performance was improved in proposed method compared with preceding method. |
| キーワード |
（和） |
深層学習 / GAN / フレネル変換 / / / / / |
| （英） |
Deep Learning / GAN / Fresnel Transform / / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 46, no. 6, ME2022-62, pp. 393-396, 2022年2月. |
| 資料番号 |
ME2022-62 |
| 発行日 |
2022-02-14 (MMS, ME, AIT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
AIT ME MMS IEICE-IE IEICE-ITS |
| 開催期間 |
2022-02-21 - 2022-02-22 |
| 開催地（和） |
オンライン開催 |
| 開催地（英） |
online |
| テーマ（和） |
画像処理、一般 |
| テーマ（英） |
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| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
ME |
| 会議コード |
2022-02-AIT-ME-MMS-IE-ITS |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
画像のフレネル変換とGANを利用したMR圧縮センシング再構成 |
| サブタイトル（和） |
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| タイトル（英） |
Compressive Sensing MR Reconstruction Using Generative Adversarial Network and Fresnel Transform of Images |
| サブタイトル（英） |
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| キーワード(1)（和/英） |
深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） |
GAN / GAN |
| キーワード(3)（和/英） |
フレネル変換 / Fresnel Transform |
| キーワード(4)（和/英） |
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| キーワード(5)（和/英） |
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| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
阿部 真弥 / Shinya Abe / アベ シンヤ |
| 第1著者 所属（和/英） |
宇都宮大学 (略称： 宇都宮大)
Utsunomiya University (略称： Utsunomiya Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
山登 一輝 / Kazuki Yamato / ヤマト カズキ |
| 第2著者 所属（和/英） |
宇都宮大学 (略称： 宇都宮大)
Utsunomiya University (略称： Utsunomiya Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
伊藤 聡志 / Satoshi Ito / イトウ サトシ |
| 第3著者 所属（和/英） |
宇都宮大学 (略称： 宇都宮大)
Utsunomiya University (略称： Utsunomiya Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第4著者 所属（和/英） |
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| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第19著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第20著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2022-02-22 13:15:00 |
| 発表時間 |
15分 |
| 申込先研究会 |
ME |
| 資料番号 |
MMS2022-37, ME2022-62, AIT2022-37 |
| 巻番号（vol） |
vol.46 |
| 号番号（no） |
no.6 |
| ページ範囲 |
pp.393-396 |
| ページ数 |
4 |
| 発行日 |
2022-02-14 (MMS, ME, AIT) |
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